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はてなキーワード: スパゲティとは
人類の言語そのものを目的関数としてそれに対して最適化するのがLLMなのだから、人類の認知で到底不可能なことはやりようがないだろう。
一文で本質を突いている。AIの能力限界を構造的に説明している。
今よりもAIが進歩した未来では「自然言語で与えられた仕様から機械語を出力するように訓練されたAI」が出てくるかもしれないけど、そいつの内部をよく観察したら結局今日の高級言語みたいなもので思考していた、みたいなオチになるんじゃないんですかね
結論と完全に一致。内部に抽象化レイヤーが生まれるという洞察。
マシン語でエラーを吐き出されても、元となるプログラミング言語での設計がすっ飛ばされていたら、どこの何が問題なのかが照合困難で修正が困難なのが根幹な気がします。
検証・修正サイクルに意味の単位が必要という話を、実務的な観点から der 表現。
計算機科学について何一つ知らなかったとしても、ニーモニックを無作為に並べるよりソースからコンパイルした結果の方が解空間が圧倒的に小さいのだから、機械語の生成は AI 以前に単なる探索として悪手だ、というのが自然な発想だと思うんだけど。
探索空間という観点からの指摘。高級言語は制約を与えて解空間を狭める役割がある。
抽象化した方が簡潔に記述できるのはAIにとっても同じことで、そっちの方がAIも理解しやすいし、生成しやすい。現在の機械語、アセンブリ、高級言語の階層構造が崩れるとは思えない。
「AIにとっても同じ」という視点が正しい。人間向けとAI向けが乖離しないことを理解している。
「AIが直接機械語書けばプログラミング言語は要らないのでは？」的な話はみんな最初に頭を過るだろうけど、コードを出力するのがLarge "Language" Modelである以上は意味論から組み立てる高級言語の方がそりゃ相性いいでしょうね。
AIを何かgodlikeな超知性だと思っている人間が多いけど、人間にとって「機械語よりも高級言語の方が当然書きやすい」のと同様、AIにとっても「機械語よりも高級言語の方が当然書きやすい」よなぁという話
「AI向け言語は人間にも使いやすいはず」という結論と同じ方向。
CPUへの命令にまで細かく分解された機械語なんて、それが何をするための処理なのかはAI（LLM）でも大変だと思いますよ。そのCPUへの命令群で何をやろうとしているのかなんていう情報はほぼ捨て去っているわけなので。
機械語には意味がエンコードされていない、という議論の核心部分。
機械語派は抽象化の力を舐めすぎ。型なし言語はトークン削減量に対して失われる確定情報量が多すぎ。LLMが内部で型を推論したら本当にトークンが削減できるか怪しい。全能AIを仮定するなら、「人が作ったハード上で機械語を直接書く」なんて中途半端で「ハードごと最適化」くらいの夢を語ってほしい。
AIが機械語を直接書くようになるとか言っている人は、機械語にこそ真の価値があると思ってるんですかね？いかなる音声も元にせず、指示に従ってレコードに直接溝を刻んで音を鳴らす技術が広まれば、音楽がさらに発展するとでも思っているんでしょうか？
AI専用言語にせよ機械語を直接出力にせよ、人の持つ高レベルの意図や仕様、アルゴリズムを正しく反映したデータセット、意味構造が保存された対応データが存在しないから難しいというか現実的に無理よなぁ
学習データの観点から。意味構造が保存されたデータがないと学習できない。
「AI がマシン語を吐いたらプログラミング言語はいらない」系の話が出てくるのは「AIは人間の言葉より、機械の言葉の方が本当は理解しやすいはずだ」という思い込みから来ているのじゃないかと思っていて
誤解の根源を正確に特定している。
まず機械語を直接記述するメリットがない。現代コンパイラ、インタープリタは超優秀(OSや組み込みの一部だけ)。人類のプログラム資産は高級言語がほとんど。AIの学習先もそれ、よってAIは高級言語で出力するほうが成績が良い
AIが直接機械語を出力すべきか？という話題が流行っている。直感的には、動作中のAIの中身を調べると、結局はコンパイラやプログラミング言語に相当する構造が即席で構成されてそう。つまり同じことを高いコストでやる感じになり
内部に抽象化レイヤーが生まれるという洞察。mod_poppoさんと同じ結論。
意味推論がLLMの得意技なので、意味を削ぎ落とした本質の塊である機械語は理解できず、意味の羅列である高級言語こそがむしろ生成AIに最適化されている。
コンパイラって優秀だから、AIといえども生で機械語を読み書きするよりもコンパイラ介した方がいいと思うんだよな。そのくらいLLMって機械寄りじゃなくて人間寄りなんだと思う。元がニューロンの模倣だし。
高レベルになるとコンパイラの出力を疑って生成されたコードを読まないといけない状況は普通にあるので、高水準なAI生成のコードが何をやってるか理解するスキルは当面は必須だと思う
もし仮にAIが機械語を吐き出せるとしても、高速に、決定論的に、段階的に、最適に動作するコンパイラを使わず、低速で、確率論的で、逐次的で、最適な動作ができないAIを利用する意義はほぼないと思う
コンパイラとの比較で、AIに機械語を吐かせるメリットのなさを指摘。
機械語は冗長で複雑かつ非常に正確な出力が必要なので、高級言語を使って既存のコンパイラやビルドパイプラインに乗せる方がAIにとっても効率が圧倒的に良いと聞いて確かになぁと思いました。
自然言語を処理するのがLLMなので、不自然な機械語は難しいだろうね。1命令ごとに「それは何を目的とした操作か」とか文脈でわかりにくいしねぇ。
AI時代の人間の仕事は、信頼性確約（＝こういう理屈で大丈夫、と説明できること）が大きな領分を占めるだろうと推測されるので、機械語だけで良いとか言ってるやつは責任を取る気皆無なゴミ野郎です。
LLMに機械語を出力させようとするやつは「AIは機械なんだから機械語は簡単に扱える」という意味不明な思考をしてるだけなのでまともに取り扱うような相手ではない。名字が山口な人は長州方言が話せるんですよねとか言ってるくらい支離滅裂
人間がソフトウェアに「こう動いてほしい」という意図と「ソースコードがどのように変更されたか」の対応はGitHubとかに大量のデータがあるのでそれを学習すればコーディングするAIは作れる気がするけど、人間の意図と機械語の対応は学習データが全然ないからAI作れないように思う
「よく使うロジックを共通部品化する」とか「とはいえ局所最適な命令も欲しい」とかを考えると、中間言語を用意して最終的な機械語へコンパイルする、という流れは必要と思う。つまり、「AI用に最適化されたプログラミング言語」があるべき。
AIは人とのコミュニケーションをいかにスマートにするかにとんでもなく時間を掛けてきたわけで、人が直接読み書きできない機械語を出力しても意味がないよね。
AI機械語コーディング、やろうと思えばできるが普通はやらないような可読性の低いコーディング方法が多すぎて、AIﾁｬﾝに本気出されるとバグったときに修復不能になりそうな気がする
これだけAIが発展したならAIに直接機械語作らせればいいじゃんみたいな言説をたまに見るけど、それどうやって今のLLMと同じ水準まで学習するの？といつも思ってる
ロジックに従っているわけだから、ソースで想定外の挙動をした被疑箇所前後にロガーやらブレークポイントを仕込むという原始的だが確実なデバッグが、いきなり機械語を吐かれると出来ないんよ。
デバッグ実務の観点から。意味の単位がないとデバッグできない。
AIにしか読めない言語より、人類が発見的に設計したんじゃない人類にもAIにも優しいプログラミング言語・中間表現・機械語をデータドリブンに統計的に正しくAIが作るって方向に行かないですかね
AIが直接機械語吐くのは遠回りしてるだけだから無いとして、完全に人間がプログラムを読まなくなったらプログラミング言語はどう進化するのかは気になる
「無い」と断じた上で、次の問いを立てている。建設的。
プログラミング言語は人間の認知負荷、記憶量の限界、ミステイク、スパゲティコード理解できないためにあるので、AIだったら直接機械語吐くだろ。常考。
反論： 完全に逆。プログラミング言語は「人間の限界を補うため」ではなく「意味を構造として保持するため」にある。AIも意味を扱う以上、意味を表現する層が必要。「常考」と言いながら何も考えてない。
シンギュラリティ前夜 アダム（AI）が、人間には理解できないどころか、読むことすらできないコードを出力し始めた。後に判明することだが、それは機械語だった。
反論： SFポエム。「人間に読めない＝機械語」という発想が、まさに今回の議論で否定されてる誤解そのもの。AIが人間を超えるとしたら、ローレベルに降りるんじゃなくてハイレベルに登る方向。
なんかLLM界隈？では「AIがやがて機械語をだす（ので実用的にはコンピュータ言語は不要になる）」と言うと、無知だとか実情知らないとかブロックしてやるとか言われる見たいだけど。数年は無理だけど、いずれそうなると予想してる。
反論： 「数年は無理だけど、いずれそうなる」の根拠がゼロ。なぜそうなるのか、意味と機械語のギャップをどう埋めるのか、何も説明してない。批判されてる理由を理解してない。
プログラム言語って人間が扱うために自由度を削り取った結果の産物やから、AIに機械語で作ってもらって最適解であれば、現代の言語の宗教感ってほぼほぼ否定されるのです
反論： 「人間が扱うために」という前提が間違い。自由度を削ってるのは「意味を保持するため」。AIも意味を扱う以上、同じ制約を受ける。「宗教感」とか言って茶化してるけど、構造を理解してない。
「まだ」人間が安心する為では無いのですか？コンパイル後の機械語を読む人が殆ど居ない事は受け入れてるのに、将来的にAIが機械語出力する事に忌避感を感じるのは論理的とは言えません
反論： コンパイラの出力を読まないのは「コンパイラが検証済みだから」。AIの出力は検証が必要。この二つを同列に扱うのがおかしい。「論理的とは言えません」と言いながら、論理が破綻してる。
AIが機械語はけば、は数ヶ月前にメンバーと話になった。結論は、いまはあかんやろけど数年後に、もう人間が見る必要全然ないわ、となったらありうるな、となった。
反論： 「人間が見る必要がなくなったら」という仮定自体が検討されてない。人間が見なくていいとして、AIはどうやって検証・修正するの？意味の単位がない機械語で？その議論が抜けてる。
機械語って逆にトークン消費するの？お〜…じゃあLIFE3.0時代のAIは機械語ではなくAI用に最適化された人間には読めない言語で思考する、という方向性なのかな。
反論： 「人間には読めない言語」がなぜ生まれると思うのか。AIは人間の認知を模倣してるので、AIにとって扱いやすい言語は人間にも扱いやすい方向に収束する。逆方向には行かない。
中間言語不要派の言い分：AIが直接機械語を出力可能で、効率最適化が進む。人間の都合で言語が存在するが、AIなら移植性や抽象化不要で中間層をスキップできる。
反論： Grok自身が「中間言語不要派の言い分」として紹介してるけど、これ全部間違い。「人間の都合で言語が存在する」が誤り。意味を扱うために言語が存在する。AIも意味を扱う。
反論： 「うまくやってくれるかもしれん」で済む話じゃない。なぜうまくいくのか、検証・修正はどうするのか、何も考えてない。
反論： これは自虐なので反論というより…正直でよろしい。専門外だと自覚してるなら、なぜそう思ったのか掘り下げて、専門家の意見を聞く姿勢があれば良いと思う。
筋の悪い言説に共通するのは：
1. 「高級言語＝人間のため」という誤解 - 意味を扱うための構造だと理解してない
2. 「AIは機械だから機械語が得意」という誤解 - AIは人間の認知を模倣してると理解してない
3. 検証・修正の問題を無視 - 一発で完璧に動く前提になってる
スパゲティ、乾燥桜えび、マヨネーズ、シラチャーソース、オリーブオイルで、明太子風パスタを作ることができます！
明太子特有の「粒々感」は桜えびで、「塩気・旨味」はマヨネーズと桜えびで、「辛味」はシラチャーソースで代用します。
スパゲティ：100g
マヨネーズ：大さじ3
シラチャーソース：小さじ1/2〜1（お好みの辛さに合わせて調整）
パスタの茹で汁：大さじ2〜3
塩：適量（パスタを茹でる用）
鍋にたっぷりの水と塩（水1Lに対し塩10gが目安）を入れ、スパゲティを袋の表示通りに茹で始めます。茹で上がる1分前に、茹で汁を大さじ3ほど取り分けておきます。
ボウルにマヨネーズ、シラチャーソース、乾燥桜えびを入れ、よく混ぜ合わせます。
2のソースが入ったボウルに、取り分けておいたパスタの茹で汁を少しずつ加え、なめらかなソースになるように混ぜます。茹で汁の塩気と油分でソースが分離せず、パスタによく絡むように「乳化」させるのがポイントです。
茹で上がったスパゲティをザルにあげ、水気をよく切ります。すぐに3のボウルに加え、オリーブオイル（大さじ1または適量）を回し入れ、手早く全体を和えます。
乾燥桜えびを少量のオリーブオイルでサッと炒めてからソースに混ぜると、香ばしさがアップしてさらに明太子風の風味に近づきます。
マヨネーズは分離しやすいため、火を止めた後に熱々のパスタと和えるだけでOKです。
辛さの調整はシラチャーソースの量で自由に変えてください。もしシラチャーソースがなければ、ラー油や一味唐辛子で代用も可能です。
納豆スパゲティを「完全食」に近づけるためには、納豆とスパゲティだけでは不足しがちなビタミンやミネラル、そして食物繊維の一部を補うことがポイントになります。
納豆とスパゲティは、炭水化物、たんぱく質、一部のビタミン（ビタミンKなど）やミネラルは豊富ですが、以下の栄養素が不足しがちです。
| ビタミンC | トマト（ミニトマト）、パセリ、かいわれ大根、青じそ |
| ビタミンA (β-カロテン) | 卵黄、ほうれん草、にんじん（すりおろし）、海苔 |
| カルシウム | 粉チーズ、しらす、桜えび、牛乳/豆乳（ソースに加える） |
| 鉄分 | 卵黄、海苔、小松菜、鰹節 |
| 食物繊維 (特に水溶性以外) | きのこ類（しめじ、えのき）、大根おろし、海藻類（刻み海苔、めかぶ） |
彩り豊かな野菜を加える
ミニトマトや青じそをたっぷり加える（ビタミンC、β-カロテンを補給）
ほうれん草や小松菜などの緑黄色野菜をさっと茹でて混ぜる（ビタミンA、鉄分、葉酸を補給）
仕上げに粉チーズまたは牛乳・豆乳ベースのソースで絡める（カルシウムを補給）
しらすや桜えびを混ぜ込む（カルシウム、DHA・EPAを補給）
刻み海苔またはとろろ昆布をたっぷりかける（ミネラル、食物繊維を補給）
ゴマやナッツ類を少量加える（良質な脂質、ミネラル、ビタミンEを補給）
卵黄
刻み海苔
粉チーズ
で？
AI に置き換わるんじゃないんですかー？ すかー？ すかー？ w
IT 人材って、ディスプレイの前に頭が一つ据えられてればいいってものじゃねーんだわ。
ってそこら辺歩いてる兄ちゃんにキャッチボールやらせてメジャーリーガーに仕立て上げるの、無理でしょ？
人間、できることとできないことがある。
リスキリングすりゃなんでもできるようになる。
わけがない。
今ですら、IT人材っていう名札つけてるだけのポンカンがドヤ顔してディスプレイの前に鎮座してて、「地獄のスパゲティ☆フジツボ重ね♡」を粗製濫造してるのに、これに加えてスパゲティを茹でることもできない「人材」がAI担いで入ってきたら、崩壊する。
現に米の国ではAIベビーシッターとか想像通りの仕事が増えつつあるようだし。
ちょっと想定よりは早かったな、という気がしなくはないけど、それだけ調子に乗ってアホみたいにAIでコードを大量出力させたんだろう。
建築とか機械とか、実際に物理的な構造が見えるものと違って、システムは目に見えないロジック、タイミング、リクエスト、データ移動の塊。
それが見えない、気付けない、考えられない人にはそんな世界があるとか想像もできないから、できる人との差が認知できないのよな。
そんなのが、自分が見える範囲で生成AI使ってプログラムをよってたかって大量生産するってのは見えない力を弄ぶようなもので、デーモンコアとか違法投棄されたレントゲンの放射線源をいじくり回しているようなもの。
死ぬで。
見える世界の差ってのは、街角の将棋愛好家の読み手と、A級棋士の読み手の差と言ってもいい。
「俺も藤井7冠と同じ、初手７六歩だと思った」
の、「俺の７六歩」と「藤井7冠の７六歩」は、結果だけ見りゃ同じ「７六歩」でも、その裏の読み手の厚さ、裏付けの差は圧倒的なんよ。
で、何？ 79万人？
これでメンテに手間暇がかかるコードを大量生産したら、さらに人が足りなくなるんだよ。
んだよ。
